ข้อมูลเชิงลึกทางพันธุกรรมเกี่ยวกับความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างกิจกรรมทางกายและการทำงานทางปัญญา

การออกกำลังกายและการทำงานของการรับรู้มีความเกี่ยวพันกันอย่างมาก อย่างไรก็ตาม ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุที่เป็นรากฐานของความสัมพันธ์นี้ยังไม่ชัดเจน การออกกำลังกายสามารถส่งเสริมการทำงานของสมองได้ แต่การรับรู้ที่ดีอาจส่งเสริมการมีส่วนร่วมในการออกกำลังกายด้วย ในที่นี้ เราประเมินความสัมพันธ์แบบสองทิศทางระหว่างการออกกำลังกายและการทำงานด้านความรู้ความเข้าใจทั่วไปโดยใช้การสุ่มตัวอย่าง Mendelian Randomization ของ Confounder ที่ถ่ายทอดทางพันธุกรรมแบบแฝง (LHC-MR) ข้อมูลการเชื่อมโยงถูกดึงมาจากการศึกษาการเชื่อมโยงทั่วทั้งจีโนมขนาดใหญ่สองครั้ง (UK Biobank และ COGENT) เกี่ยวกับกิจกรรมทางกายภาพระดับปานกลาง แข็งแรง และโดยเฉลี่ยที่วัดโดยเครื่องวัดความเร่ง (N= 91,084) และการทำงานด้านการรับรู้ (N{{6 }},841)

สมองเป็นระบบประสาทส่วนกลางของร่างกายมนุษย์ ซึ่งมีหน้าที่รับผิดชอบที่สำคัญอย่างยิ่ง เช่น การควบคุมและการควบคุมความคิด ความรู้สึก และพฤติกรรม ในบรรดาการทำงานของสมอง ความสำคัญของความทรงจำนั้นชัดเจนในตัวเอง เนื่องจากเป็นที่ประทับของจิตวิญญาณมนุษย์ของเรา

ความทรงจำเป็นพื้นฐานของความสามารถในการคิดของมนุษย์ ตลอดจนการจัดเก็บและการทำซ้ำประสบการณ์ของแต่ละบุคคลอย่างมีประสิทธิภาพ การเชื่อมต่อไซแนปติกในเซลล์ประสาทของสมองก่อให้เกิดเครือข่ายเซลล์ประสาท และการก่อตัวของเครือข่ายนี้ถือเป็นวัสดุพื้นฐานสำหรับการสร้างความทรงจำ ในขณะเดียวกันก็มีความสัมพันธ์ที่แยกกันไม่ออกระหว่างกิจกรรมการทำงานของสมองและความสามารถในการจดจำ

การวิจัยแสดงให้เห็นว่าการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของสมองหลายๆ อย่างสามารถช่วยปรับปรุงความจำได้ ตัวอย่างเช่น การออกกำลังกายและการนอนหลับที่เพียงพอสามารถปรับปรุงการเผาผลาญของสมองและส่งเสริมความมีชีวิตชีวาของสมอง อาหารที่สมดุลสามารถช่วยตอบสนองความต้องการพลังงานของสมองและปกป้องเซลล์ประสาท การอ่านและการเรียนรู้สามารถช่วยเพิ่มความสามารถในการคิดและการทำงานของสมองของสมอง ประสบการณ์ทางอารมณ์สามารถกระตุ้นพลังสมอง ปรับปรุงการเก็บความทรงจำ ปฏิสัมพันธ์ทางสังคมช่วยเพิ่มการประสานงานและการปรับตัวของสมอง ช่วยปรับปรุงความสามารถของหน่วยความจำในการต้านทานการรบกวน

นอกจากนี้ ความสัมพันธ์ระหว่างการทำงานของสมองและความจำยังเกี่ยวข้องกับปัญหาสุขภาพกายและสุขภาพจิตต่างๆ อีกด้วย ตัวอย่างเช่น สมองคือตัวควบคุมอารมณ์ หากอารมณ์ไม่สมดุลจะส่งผลต่อการส่งสัญญาณสมองตามปกติและทำให้ความจำลดลง ความต้านทานและความจำของสมองอาจได้รับผลกระทบจากโรคต่างๆ เช่น โรคอัลไซเมอร์

ดังนั้นการปกป้องและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของสมองจึงเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการปรับปรุงความจำของมนุษย์ การออกกำลังกายอย่างกระตือรือร้น การรับประทานอาหารที่สมดุล การศึกษาและการมีปฏิสัมพันธ์ทางสังคมมากขึ้น ตลอดจนทัศนคติที่มีความสุข สงบ และเชิงบวก ล้วนเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการช่วยให้มนุษย์มีความจำดีขึ้น การมีสมองที่ดีเท่านั้นที่ทำให้เราฉลาดขึ้นและดีขึ้นได้ จะเห็นได้ว่าเราต้องปรับปรุงความจำ และ Cistanche Deserticola สามารถปรับปรุงความจำได้อย่างมาก เนื่องจาก Cistanche Deserticola เป็นยาแผนโบราณของจีนที่มีลักษณะพิเศษมากมาย หนึ่งในนั้นคือการปรับปรุงความจำ ประสิทธิภาพของเนื้อสับมาจากส่วนผสมออกฤทธิ์หลายชนิดในเนื้อสับ เช่น กรด โพลีแซ็กคาไรด์ ฟลาโวนอยด์ ฯลฯ ส่วนผสมเหล่านี้สามารถส่งเสริมสุขภาพสมองได้หลายวิธี

คลิกรู้เพื่อปรับปรุงหน่วยความจำระยะสั้น

หลังจากการแก้ไข Bonferroni เราสังเกตเห็นการเชื่อมโยง LHC-MR ที่สำคัญซึ่งเสนอแนะว่าเศษส่วนที่เพิ่มขึ้นของทั้งสองระดับปานกลาง (b= 0.32, CI95%=[0.17,0 .47], P= 2.89e − 05) และการออกกำลังกายอย่างหนัก (b= 0.22, CI95%=[0.06, 0.37], P= 0.007) ส่งผลให้การทำงานของการรับรู้เพิ่มขึ้น ในทางตรงกันข้าม เราไม่พบหลักฐานที่แสดงถึงผลกระทบเชิงสาเหตุของการออกกำลังกายโดยเฉลี่ยต่อการทำงานของการรับรู้ และไม่มีหลักฐานของผลกระทบเชิงสาเหตุแบบย้อนกลับ (การทำงานของการรับรู้ต่อการวัดกิจกรรมทางกายใดๆ) การค้นพบนี้ให้หลักฐานใหม่ที่สนับสนุนบทบาทที่เป็นประโยชน์ของการออกกำลังกายระดับปานกลางและแข็งแรง (MVPA) ต่อการทำงานของการรับรู้

การศึกษาแบบภาคตัดขวางและตามยาวหลายครั้งแสดงให้เห็นว่าการออกกำลังกายและการทำงานของการรับรู้มีความเชื่อมโยงกันอย่างมากและลดลงตลอดช่วงชีวิต1–5 อย่างไรก็ตาม หลักฐานสาเหตุของความสัมพันธ์นี้ยังไม่ชัดเจน ผลลัพธ์ก่อนหน้านี้แสดงให้เห็นว่าการออกกำลังกายสามารถปรับปรุงการทำงานของการรับรู้6–12 แต่การศึกษาล่าสุดยังชี้ให้เห็นว่าทักษะการรับรู้ที่ทำงานได้ดีสามารถมีอิทธิพลต่อการมีส่วนร่วมในการออกกำลังกาย1,13–20

กลไกหลายอย่างสามารถอธิบายได้ว่าการออกกำลังกาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งที่ความเข้มข้นปานกลาง ช่วยเพิ่มการทำงานของการรับรู้ทั่วไปได้อย่างไร12,21–27 ตัวอย่างเช่น การออกกำลังกายสามารถเพิ่มความเป็นพลาสติกของสมอง การสร้างเส้นเลือดใหม่ การสร้างไซแนปโตเจเนซิส และการสร้างระบบประสาท โดยหลักๆ แล้วผ่านการควบคุมปัจจัยการเจริญเติบโต (เช่น ปัจจัยทางระบบประสาทที่ได้มาจากสมอง; BDNF)23,24,26

นอกจากนี้ การกระตุ้นการทำงานของสมองระดับสูงซ้ำๆ (เช่น การวางแผน การยับยั้ง และการใช้เหตุผล) ที่จำเป็นต่อการออกกำลังกายอาจช่วยปรับปรุงฟังก์ชันเหล่านี้ได้ ในทางกลับกัน กลไกอื่นๆ ก็สามารถอธิบายได้ว่าการทำงานของการรับรู้อาจส่งผลต่อการออกกำลังกายอย่างไร ตัวอย่างเช่น การทำงานของการรับรู้อาจจำเป็นเพื่อต่อต้านแรงดึงดูดโดยอัตโนมัติต่อการลดความพยายาม และด้วยเหตุนี้จึงมีอิทธิพลต่อความสามารถของบุคคลในพฤติกรรมที่กระฉับกระเฉง31 โปรดทราบว่ากลไกเหล่านี้ไม่ได้แยกจากกันและอาจนำไปสู่การเสริมความสัมพันธ์แบบสองทิศทาง (เช่น วงจรการตอบรับเชิงบวก) ระหว่างการออกกำลังกายและการทำงานของการรับรู้32 ดังนั้นจึงมีคำอธิบายเชิงกลไกในทางทฤษฎีที่สนับสนุนความสัมพันธ์ระหว่างการออกกำลังกายในระดับปานกลางและการทำงานของการรับรู้

แม้ว่าการศึกษาเหล่านี้ชี้ให้เห็นถึงการมีปฏิสัมพันธ์ที่เป็นประโยชน์ร่วมกันระหว่างการออกกำลังกายและการทำงานของการรับรู้ตลอดช่วงอายุ การค้นพบเหล่านี้ส่วนใหญ่มาจากการออกแบบเชิงสังเกตและวิธีการวิเคราะห์ที่ไม่สามารถตัดทอนอิทธิพลของความสับสนทางสังคม พฤติกรรม และทางพันธุกรรมได้ทั้งหมด 32 ในขณะที่มีการควบคุมแบบสุ่ม มีการทดลองเพื่อลดความสับสนที่อาจเกิดขึ้นเหล่านี้ให้เหลือน้อยที่สุด33 โดยทั่วไปแล้วจะอิงตามขนาดตัวอย่างขนาดเล็ก (n<100) that can bias the estimations33. Critically, these trials only investigated the effect of physical activity on cognitive functioning, not the opposite. Accordingly, current evidence on the causal association between physical activity and cognitive functioning and on whether this association is one or two-way could be considered weak. Because Mendelian Randomization (MR) is less vulnerable to confounding or reverse causation than conventional approaches in observational studies34,35, this method is particularly appropriate to address this knowledge gap.

MR เป็นวิธีการทางระบาดวิทยาซึ่งการถ่ายทอดทางพันธุกรรมแบบสุ่มของความแปรปรวนทางพันธุกรรมถือเป็นการทดลองตามธรรมชาติเพื่อประเมินผลกระทบเชิงสาเหตุที่อาจเกิดขึ้นจากปัจจัยเสี่ยงที่ปรับเปลี่ยนได้ (การสัมผัส) ต่อผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องกับสุขภาพในการออกแบบเชิงสังเกต MR ใช้สมมติฐานว่าความแปรปรวนทางพันธุกรรมที่เกี่ยวข้องกับการสัมผัสเนื่องจากได้รับการจัดสรรแบบสุ่มเมื่อตั้งครรภ์ มีความเกี่ยวข้องน้อยกว่ากับปัจจัยเสี่ยงอื่น ๆ ที่อาจเป็นอุปสรรคต่อความสัมพันธ์ระหว่างการสัมผัสและผลลัพธ์ และมีภูมิคุ้มกันต่อเหตุย้อนกลับเนื่องจากโรคหรือ ผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องกับสุขภาพไม่มีผลย้อนกลับต่อความแปรปรวนทางพันธุกรรม ดังนั้น หากการสัมผัส (เช่น การออกกำลังกาย) ส่งผลเชิงสาเหตุต่อผลลัพธ์ (เช่น การทำงานของการรับรู้) ตัวแปรทางพันธุกรรมที่มีอิทธิพลต่อการสัมผัสนี้คาดว่าจะส่งผลกระทบต่อผลลัพธ์ในระดับสัดส่วน หากไม่มีวิถีทางที่แยกจากกันซึ่งตัวแปรทางพันธุกรรมเหล่านี้สามารถทำได้ ส่งผลต่อผลลัพธ์32. กล่าวอีกนัยหนึ่ง ความแปรปรวนทางพันธุกรรมที่เกี่ยวข้องกับการเปิดเผยความสนใจสามารถใช้เป็นเครื่องมือ (หรือผู้รับมอบฉันทะ) ในการประมาณค่าความสัมพันธ์เชิงสาเหตุกับผลลัพธ์ (ดูรูปที่ 1 สำหรับภาพประกอบเชิงแนวคิดของวิธี MR)

เราใช้วิธี MR ที่พัฒนาขึ้นใหม่ซึ่งแสดงพลังที่ได้รับการปรับปรุงเพื่อประเมินผลกระทบเชิงสาเหตุแบบสองทิศทางพร้อมกันระหว่างการออกกำลังกายและการทำงานของการรับรู้ ในการออกแบบ MR สองตัวอย่าง สามารถหาเครื่องมือทางพันธุกรรมได้จากสถิติสรุปของการศึกษาความสัมพันธ์ทั่วทั้งจีโนมขนาดใหญ่ที่ไม่ทับซ้อนกัน (GWAS) นั่นคือเครื่องมือทางพันธุกรรมสำหรับการสัมผัสและเครื่องมือทางพันธุกรรมสำหรับผลลัพธ์สามารถหาได้จากการศึกษาแยกกัน นี่เป็นข้อได้เปรียบที่โดดเด่นสำหรับการประมาณความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างสองลักษณะ (เช่น การทำงานของการรับรู้และการออกกำลังกาย) เพราะไม่จำเป็นต้องประเมินลักษณะในทั้งสองตัวอย่าง37 ที่นี่ การประมาณการเชิงสาเหตุได้รับการสร้างแบบจำลองตามสถิติสรุปที่มีอยู่ล่าสุดจาก GWAS ขนาดใหญ่ของการออกกำลังกายที่วัดโดยเครื่องวัดความเร่ง และการทำงานด้านความรู้ความเข้าใจทั่วไป

การศึกษาในปัจจุบันมุ่งเน้นไปที่การทำงานด้านความรู้ความเข้าใจทั่วไปโดยประเมินจากแบตเตอรี่ของการทดสอบทางประสาทจิตวิทยา (เช่น งานจำการทำงานของ N-Back, การทดสอบ Stroop, ระดับสติปัญญาสำหรับผู้ใหญ่ของ Wechsler)41,42 แม้ว่าอิทธิพลของการออกกำลังกายต่อการทำงานของการรับรู้ประเภทต่างๆ อาจแตกต่างกัน แต่การทดสอบการรับรู้ที่วัดฟังก์ชันต่างๆ เหล่านี้จะให้ผลลัพธ์ที่มีความสัมพันธ์กันสูงในแต่ละบุคคล โดยจะประเมินการทำงานของการรับรู้ทั่วไปที่มีความเกี่ยวข้องสูง

Since it has been suggested that the intensity of physical activity can be an important consideration, with moderate intensity having greater beneficial effects than vigorous intensity43–47, we assessed whether the causal effect estimates on cognitive functioning were dependent on physical activity intensity (i.e., moderate vs. vigorous vs. average). However, if a stronger effect on cognitive function could be expected for moderate physical activity, recent studies showed that high-intensity exercise can also impact the above-mentioned mechanisms such as increased BDNF48–50. Here, consistent with existing literature using UK Biobank data38,51, the fraction of accelerations>100 มิลลิแรงโน้มถ่วง (มก.) และ<425 mg was used to estimate moderate physical activity, and the fraction of accelerations ≥ 425 mg was used to estimate vigorous physical activity. Of note, as existing literature suggests reciprocal associations between physical activity and cognitive function, we applied bidirectional MR to examine the causal link from physical activity to cognitive function and from cognitive function to physical activity.

วิธีการ

แหล่งข้อมูลและเครื่องมือ

การศึกษานี้ใช้สถิติสรุป GWAS ที่ไม่ระบุตัวตนจากการศึกษาต้นฉบับที่ได้รับอนุมัติจากคณะกรรมการจริยธรรมที่เกี่ยวข้อง การศึกษาในปัจจุบันได้รับการอนุมัติโดยคณะกรรมการจริยธรรมแห่งเจนีวาแคนตัน ประเทศสวิตเซอร์แลนด์ (CCER-2019–00,065) ข้อมูลระดับสรุปที่มีอยู่อ้างอิงจากตัวอย่าง 257,841 ตัวอย่างสำหรับการทำงานด้านการรับรู้ทั่วไป และ 91,084 ตัวอย่างสำหรับการออกกำลังกายที่ใช้มาตรวัดความเร่ง อายุของผู้เข้าร่วมอยู่ระหว่าง 40 ถึง 69 ปีใน UK Biobank และตั้งแต่ 8 ถึง 96 ปีในกลุ่ม COGENT

การออกกำลังกาย.

การออกกำลังกายที่วัดโดยเครื่องวัดความเร่งได้รับการประเมินตามสถิติสรุปจาก GWAS38 ล่าสุด โดยการวิเคราะห์ข้อมูลการออกกำลังกายที่ใช้เครื่องวัดความเร่งจาก UK Biobank ใน UK Biobank ผู้เข้าร่วมประมาณ 100 คน000 สวมเครื่องวัดความเร่งแบบสามแกนที่สวมข้อมือ (Axivity AX3) ซึ่งได้รับการตั้งค่าให้บันทึกข้อมูลเป็นเวลาเจ็ดวัน บุคคลที่มีข้อมูลน้อยกว่า 3 วัน (72 ชั่วโมง) หรือไม่มีข้อมูลในแต่ละช่วง 1- ชั่วโมงของรอบ 24- ชม. หรือผู้ที่ไม่สามารถปรับเทียบมาตรความเร่งได้จะถูกแยกออก ข้อมูลสำหรับส่วนที่ไม่สึกหรอ ซึ่งหมายถึงตอนที่อยู่กับที่ติดต่อกัน มากกว่าหรือเท่ากับ 60 นาที โดยที่ทั้งสามแกนมีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน<13 mg, were imputed. The details of data collection and processing can be found elsewhere52. We examined three measures derived from the three to seven days of accelerometer wear: the average acceleration in mg that includes acceleration>0 mg, the fraction of accelerations>100 มก. และ<425 mg to estimate moderate physical activity, and the fraction of accelerations ≥ 425 mg to estimate vigorous physical activity38. As previously reported51, 425 mg cut-off was chosen because it corresponds to vigorous intensity (6 METS). The GWAS for average physical activity (nmax=91,084) identified 2 independent genome-wide significant SNPs (P<5e−09), with an SNP-based heritability of 14%.

สำหรับการวัดกิจกรรมทางกายอีก 2 รายการนั้น เศษส่วนของการเร่งความเร็วที่สอดคล้องกับกิจกรรมทางกายระดับปานกลางและรุนแรงได้มาจากการใช้ GWAS ใหม่บนข้อมูลความเร่งที่สลายตัวจาก UK Biobank โดยใช้ซอฟต์แวร์ BGENIE53 ฟีโนไทป์สำหรับการออกกำลังกายระดับปานกลางถูกจำกัดไว้ที่ขนาดความเร่งตั้งแต่ 100 ถึง<425 mg, whereas vigorous physical activity was limited to acceleration magnitudes ranging from 425 to 2000 mg. These acceleration fractions were adjusted for age, sex, and the first 40 principal components (PC), and the analyzed individuals were restricted to unrelated white British. The two datasets of average physical activity summary statistics, alongside the moderate and vigorous physical activity summary statistics, were used in Latent Heritable Confounder Mendelian Randomization (LHC-MR) to investigate the possible bidirectional effect that exists between these physical activity traits and cognitive functioning.

การทำงานขององค์ความรู้ทั่วไป
การทำงานของการรับรู้ทั่วไปได้รับการประเมินตามสถิติสรุปจาก GWAS ล่าสุดที่รวมข้อมูลการรับรู้และพันธุกรรมจาก UK Biobank และกลุ่ม COGENT (N=257,841)39 ฟีโนไทป์ของกลุ่มเหล่านี้เหมาะสมอย่างยิ่งกับการวิเคราะห์เมตาเนื่องจากความสัมพันธ์ทางพันธุกรรมแบบคู่อยู่ในระดับสูง ใน UK Biobank (nmax{6}},543) ผู้เข้าร่วมถูกขอให้ตอบคำถามแบบปรนัย 13 ข้อเพื่อประเมินการใช้เหตุผลทางวาจาและเชิงตัวเลข สำหรับการให้เหตุผลทางวาจา คำถามทั่วไปคือ "หน่อคือการละทิ้งสิ่งที่เด็กควร…?" และคำตอบที่เป็นไปได้แก่ผู้เข้าร่วมคือ "เติบโต" "พัฒนา" "ปรับปรุง" "ผู้ใหญ่" หรือ "แก่" สำหรับการให้เหตุผลเชิงตัวเลข คำถามทั่วไปคือ "150…137…125…114…104…อะไรจะเกิดขึ้นต่อไป" โดยคำตอบที่เป็นไปได้คือ "96", "95", "94", "93" หรือ "92"39 คะแนนการให้เหตุผลทางวาจาและตัวเลขขึ้นอยู่กับจำนวนคำถามที่ตอบถูกภายในเวลาที่กำหนดสองนาที ผู้ตอบแบบสอบถามแต่ละคนทำการทดสอบสูงสุดสี่ครั้ง การทดสอบนี้ออกแบบมาเพื่อวัดความฉลาดของของไหล ฟีโนไทป์ประกอบด้วยค่าเฉลี่ยของคะแนนมาตรฐานตลอดโอกาสในการวัดผลสำหรับผู้เข้าร่วมที่กำหนด ในกลุ่ม COGENT (nmax=35,298) ฟังก์ชันการรับรู้ทั่วไปได้มาจากการวิเคราะห์องค์ประกอบหลักของคะแนนแต่ละรายการในแบตเตอรี่ทดสอบประสาทจิตวิทยา เช่น งานหน่วยความจำการทำงานของ N-Back ทางวาจาหรือเชิงพื้นที่ การทดสอบ Stroop , การทดสอบการสร้างเส้นทาง หรือ Wechsler Adult Intelligence Scale41 รายละเอียดเกี่ยวกับแบตเตอรี่ทดสอบมีอยู่ในเอกสารเสริมของ Davies และคณะ 42 สิ่งที่น่าสังเกต เดวีส์ และคณะ แสดงให้เห็นว่าองค์ประกอบการทำงานของการรับรู้ทั่วไปสององค์ประกอบที่ดึงมาจากชุดการทดสอบการรับรู้ที่ต่างกันกับผู้เข้าร่วมคนเดียวกันแสดงความสัมพันธ์กันสูง โดยกล่าวถึงข้อเท็จจริงที่ว่ากลุ่มร่วมรุ่นที่แตกต่างกันอาศัยการทดสอบการรับรู้ที่แตกต่างกัน ดังนั้น ฟีโนไทป์จะประมาณการทำงานของการรับรู้โดยรวม และค่อนข้างไม่แปรเปลี่ยนกับแบตเตอรี่ที่ใช้และความสามารถทางการรับรู้เฉพาะที่ประเมิน ข้อมูล COGENT เหล่านี้ที่ใช้ในการประเมินการทำงานด้านความรู้ความเข้าใจทั่วไปยังใช้ในการศึกษา GWAS อื่นอีกด้วย GWAS ระบุ SNP ที่มีนัยสำคัญทั่วทั้งจีโนมอิสระ 226 รายการ โดยมีความสามารถในการถ่ายทอดทางพันธุกรรมตาม SNP ที่ 20%

การวิเคราะห์ทางสถิติ.

MR เป็นแนวทางทางสถิติสำหรับการอนุมานเชิงสาเหตุซึ่งสามารถเอาชนะจุดอ่อนของการศึกษาเชิงสังเกตแบบดั้งเดิมได้ การประมาณผลกระทบจาก MR ขึ้นอยู่กับสมมติฐานหลักสามประการ56 โดยระบุว่าเครื่องมือทางพันธุกรรม (i) มีความสัมพันธ์อย่างมากกับการสัมผัส (สมมติฐานที่เกี่ยวข้อง) (ii) ไม่ขึ้นอยู่กับปัจจัยที่สับสนของความสัมพันธ์ระหว่างการสัมผัสและผลลัพธ์ (สมมติฐานที่เป็นอิสระ) และ ( iii) ไม่เกี่ยวข้องกับผลลัพธ์ตามเงื่อนไขของการสัมผัสและสิ่งรบกวนที่อาจเกิดขึ้น (สมมติฐานการยกเว้น) GWAS ที่ขับเคลื่อนอย่างดีนำเสนอเครื่องมือทางพันธุกรรมหลายอย่างที่เกี่ยวข้องอย่างยิ่งกับความเสี่ยง (การทำงานทางปัญญาหรือกิจกรรมทางกายในกรณีของเรา) ซึ่งจะตรวจสอบสมมติฐานที่เกี่ยวข้อง ตัวแปรทางพันธุกรรม (เครื่องมือ) แต่ละแบบจะให้การประมาณผลกระทบเชิงสาเหตุของการสัมผัสกับผลลัพธ์ ซึ่งสามารถนำมารวมกันผ่านการวิเคราะห์เมตาโดยใช้การถ่วงน้ำหนักความแปรปรวนผกผัน (IVW) เพื่อให้ได้ค่าประมาณโดยรวม

สมมติฐานที่สองและสามได้รับการตรวจสอบน้อยกว่าและสามารถละเมิดได้ในกรณีของตัวรบกวนที่ถ่ายทอดทางพันธุกรรมซึ่งส่งผลต่อความสัมพันธ์ระหว่างการสัมผัสและผลลัพธ์ และทำให้การประมาณเชิงสาเหตุมีอคติ สิ่งรบกวนดังกล่าวสามารถก่อให้เกิดเครื่องมือที่มีผลกระทบตามสัดส่วนต่อการสัมผัสและผลลัพธ์ ดังนั้นจึงเป็นการละเมิดสมมติฐานความแข็งแกร่งของเครื่องมือที่เป็นอิสระจากผลกระทบโดยตรง (InSIDE) ซึ่งกำหนดให้ต้องเป็นอิสระจากการสัมผัสและผลกระทบโดยตรง มีส่วนขยายหลายประการสำหรับวิธี IVW ทั่วไปของการวิเคราะห์ MR ซึ่งรวมถึง MR-Egger ซึ่งช่วยให้สามารถกำหนดทิศทางของเครื่องมือและพยายามแก้ไขการประมาณค่าการถดถอยเชิงสาเหตุ ส่วนขยายอื่นๆ เช่น ค่ามัธยฐานและตัวประมาณค่าตามโหมด ถือว่าเครื่องมือทางพันธุกรรมอย่างน้อยครึ่งหนึ่งหรือที่ "บ่อยที่สุด" ถูกต้อง/ไม่เกิดภาวะพลิโอโทรปิก อย่างไรก็ตาม แม้จะมีการขยายและสมมติฐานที่ผ่อนคลาย แต่วิธี MR แบบคลาสสิกเหล่านี้ยังมีประสิทธิภาพไม่เพียงพอและยังคงประสบปัญหาจากข้อจำกัดหลักสองประการ ประการแรก พวกเขาใช้เพียงชุดย่อยของเครื่องหมายเป็นเครื่องมือ (เครื่องหมายที่มีนัยสำคัญทั่วทั้งจีโนม) ซึ่งมักจะเจือจางความสัมพันธ์ที่แท้จริงระหว่างลักษณะต่างๆ ประการที่สอง พวกเขาเพิกเฉยต่อการปรากฏตัวของปัจจัยรบกวนทางพันธุกรรมที่แฝงเร้นอยู่ของความสัมพันธ์ระหว่างการสัมผัสและผลลัพธ์ (เช่น ดัชนีมวลกาย ความสำเร็จทางการศึกษา ระดับของการออกกำลังกายในที่ทำงาน หรือการขาดแคลนอุปกรณ์)

LHC-MR ยังใช้สถิติสรุป GWAS 36 ด้วย แต่ที่สำคัญคือ วิธีการใหม่นี้ใช้เครื่องหมายทางพันธุกรรมทั่วทั้งจีโนมอย่างเหมาะสมเพื่อประเมินผลกระทบเชิงสาเหตุแบบสองทิศทาง ความสามารถในการถ่ายทอดทางพันธุกรรมโดยตรง และผลกระทบที่ทำให้เกิดความสับสน ในขณะที่คำนึงถึงตัวอย่างที่ทับซ้อนกัน LHC-MR สามารถมองได้ว่าเป็นส่วนขยายของการถดถอยคะแนนความไม่สมดุลของการเชื่อมโยง (LDSC) 57 ซึ่งได้รับการออกแบบมาเพื่อประเมินความสามารถในการถ่ายทอดลักษณะ โดยที่มันจะจำลองผลกระทบของเครื่องหมายทางพันธุกรรมทั้งหมดเป็นการสุ่ม แต่ยังประมาณค่าผลกระทบเชิงสาเหตุแบบสองทิศทางเพิ่มเติม เช่นเดียวกับพารามิเตอร์อื่นๆ LHC-MR ขยาย MR สองตัวอย่างมาตรฐานโดยการสร้างแบบจำลองตัวรบกวนที่ถ่ายทอดทางพันธุกรรมที่แฝงอยู่ (ไม่ได้วัด) ซึ่งส่งผลต่อลักษณะการสัมผัสและผลลัพธ์ สิ่งนี้ทำให้ LHC-MR สามารถแยกความแตกต่างของ SNP โดยอาศัยความสัมพันธ์ร่วมของพวกมันกับลักษณะคู่หนึ่ง และแยกแยะความแตกต่างที่ทำให้เกิดความสับสนที่ถ่ายทอดทางพันธุกรรมซึ่งนำไปสู่ความสัมพันธ์ทางพันธุกรรมจากสาเหตุที่แท้จริง ดังนั้นผลกระทบเชิงสาเหตุแบบสองทิศทางที่เป็นกลางระหว่างลักษณะทั้งสองนี้จึงถูกประเมินพร้อมกันพร้อมกับผลกระทบที่ทำให้เกิดความสับสนในแต่ละลักษณะ (รูปที่ 2a, b) กรอบการทำงานของ LHC-MR ซึ่งมีช่องทางที่หลากหลายซึ่ง SNP สามารถส่งผลกระทบต่อลักษณะเฉพาะได้ เช่นเดียวกับการเผื่อผลกระทบที่เป็นโมฆะ ทำให้ LHC-MR มีความแม่นยำมากขึ้นในการประมาณผลกระทบเชิงสาเหตุเมื่อเปรียบเทียบกับวิธี MR มาตรฐาน (เช่น MR egger ค่ามัธยฐานถ่วงน้ำหนัก , ถ่วงน้ำหนักความแปรปรวนผกผัน, โหมดอย่างง่าย และโหมดถ่วงน้ำหนัก)

ฟังก์ชั่นความน่าจะเป็นสำหรับ LHC-MR ซึ่งได้มาจากการผสมผสานของวิถีทางที่แตกต่างกันซึ่ง SNP ทั่วทั้งจีโนมสามารถมีผลกระทบ (การกระทำต่อการสัมผัส ผลลัพธ์ ตัวรบกวน หรือการรวมกันของทั้งสาม) คือ จากนั้นปรับค่าเริ่มต้นแบบสุ่มให้เหมาะสมสำหรับพารามิเตอร์ที่สามารถประมาณได้ การหาค่าเหมาะที่สุดของฟังก์ชันความน่าจะเป็นจะให้ค่าประมาณความน่าจะเป็นสูงสุด (MLE) สำหรับชุดพารามิเตอร์โดยประมาณ ซึ่งรวมถึงผลกระทบเชิงสาเหตุแบบสองทิศทางระหว่างการสัมผัสและผลลัพธ์ เช่นเดียวกับความแข็งแกร่งของผลกระทบที่ทำให้เกิดความสับสนในแต่ละลักษณะทั้งสองนั้น ข้อผิดพลาดมาตรฐานของพารามิเตอร์แต่ละตัวที่ประเมินโดยใช้ LHC-MR นั้นได้มาโดยการใช้ขั้นตอนมีดพับแบบบล็อก โดยที่เอฟเฟกต์ SNP จะถูกแบ่งออกเป็นบล็อก และ MLE จะถูกคำนวณอีกครั้งในลักษณะปล่อยให้หนึ่งบล็อก ความแปรปรวนของการประมาณการสามารถคำนวณได้จากผลลัพธ์ของการเพิ่มประสิทธิภาพ MLE ต่างๆ นอกจากนี้ การประมาณการเชิงสาเหตุที่ได้รับจาก LHC-MR อยู่ในระดับ 1 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (SD) ผลต่างจากการเปลี่ยนแปลงการสัมผัส 1 SD เนื่องจากการใช้สถิติสรุปที่เป็นมาตรฐานสำหรับทั้งสองลักษณะ

การวิเคราะห์ความไวซึ่งมีการปรับแบบจำลองเพิ่มเติมสำหรับระดับการออกกำลังกายในที่ทำงาน การเดิน หรือยืนในที่ทำงานที่รายงานด้วยตนเองที่เป็นพื้นฐาน และได้ดำเนินการดัชนีการกีดกันของทาวน์เซนด์

การออกกำลังกายโดยเฉลี่ยและการทำงานด้านความรู้ความเข้าใจทั่วไป

LHC-MR นำไปใช้กับสถิติสรุปของแบบจำลอง 1 ไม่พบหลักฐานสำหรับผลกระทบเชิงสาเหตุที่เป็นไปได้ของการออกกำลังกายโดยเฉลี่ยต่อการทำงานของการรับรู้ (b=0.245, CI95% =[−0 .01,0.50], P{{10}}.065) (ตารางที่ 1 รูปที่ 3) และไม่มีหลักฐานการกลับรายการ ผลกระทบเชิงสาเหตุ (b=−0.145, CI95%.=[−0.26,−0.03], P=0.013 [ =0.008]) ในทำนองเดียวกัน วิธี MR มาตรฐาน เช่น IVW, MR Egger, ค่ามัธยฐานถ่วงน้ำหนัก, โหมดธรรมดา และโหมดถ่วงน้ำหนัก ให้ผลการประมาณสาเหตุที่ไม่มีนัยสำคัญในทิศทางใดทิศทางหนึ่ง (ตารางที่ 2) โดยใช้ 129 ความหลากหลายนิวคลีโอไทด์เดี่ยวที่มีนัยสำคัญทั่วทั้งจีโนม (SNPs) เป็นเครื่องมือสำหรับ การทำงานด้านความรู้ความเข้าใจและ 6 SNP สำหรับการเร่งความเร็วโดยเฉลี่ย

การออกกำลังกายปานกลางและการทำงานด้านความรู้ความเข้าใจทั่วไป

LHC-MR ใช้กับเศษส่วนของการเร่งความเร็วที่สอดคล้องกับการออกกำลังกายในระดับปานกลาง แสดงให้เห็นผลกระทบเชิงสาเหตุเชิงบวกที่อาจเกิดขึ้นจากการออกกำลังกายในระดับปานกลางต่อการทำงานของการรับรู้มากขึ้น (b=0.32, CI95% =[{{5} }.17,0.47], P=2.89e−05) (ตารางที่ 1, รูปที่ 3) เราไม่พบหลักฐานสำหรับผลกระทบเชิงสาเหตุย้อนกลับ (b=−0.071, CI95%.=[−0.15, 0.01], P{{23} }.078 [ =0.008]) ดังที่พบในการออกกำลังกายโดยเฉลี่ย ไม่มีหลักฐานว่ามีคนรบกวนที่ถ่ายทอดทางพันธุกรรมได้ วิธี MR มาตรฐานให้ผลการประมาณสาเหตุที่ไม่มีนัยสำคัญในทั้งสองทิศทาง (ตารางที่ 2)

การออกกำลังกายอย่างหนักและการทำงานด้านความรู้ความเข้าใจทั่วไป

LHC-MR ใช้กับเศษส่วนของการเร่งความเร็วที่สอดคล้องกับการออกกำลังกายอย่างกระฉับกระเฉงต่อการทำงานของการรับรู้ แสดงให้เห็นผลกระทบเชิงสาเหตุเชิงบวกที่เป็นไปได้ของการออกกำลังกายอย่างเข้มข้นต่อการทำงานของการรับรู้มากขึ้น (b=0.22, CI95% =[{ {5}}.06,0.37], P=0.007) (ตารางที่ 1, รูปที่ 3) เราไม่พบหลักฐานสำหรับผลกระทบเชิงสาเหตุย้อนกลับ (b=−0.031, CI95%.=[-0.08, 0.02], P=0.237 [ {{ 24}}.008]) ดังที่พบในการออกกำลังกายโดยเฉลี่ยและปานกลาง ไม่มีหลักฐานว่ามีสิ่งรบกวนที่ถ่ายทอดทางพันธุกรรมได้ โปรดทราบว่าค่าสัมประสิทธิ์ของผลกระทบเชิงสาเหตุนี้มีคุณภาพอ่อนกว่าค่าสัมประสิทธิ์ของผลกระทบเชิงสาเหตุของการออกกำลังกายในระดับปานกลางต่อการทำงานของการรับรู้ (b=0.22 เทียบกับ b=0.32) วิธี MR มาตรฐานให้ผลการประมาณสาเหตุที่ไม่มีนัยสำคัญในทั้งสองทิศทาง (ตารางที่ 2)

การวิเคราะห์ความไว

เราทดสอบโมเดลอื่นที่มีการปรับเปลี่ยนเพิ่มเติมสำหรับระดับการออกกำลังกายในที่ทำงาน การเดินหรือยืนในที่ทำงานที่รายงานด้วยตนเองโดยพื้นฐาน และดัชนีการกีดกันของ Townsend LHC-MR ใช้กับสถิติสรุปที่เกิดจากแบบจำลองที่สองนี้แสดงผลลัพธ์ที่สอดคล้องกับแบบจำลองแรก (b=0.22, CI95% =[−0.{{8} }5,0.50], P{{10}}.111 และ b=−0.090, CI95% =[−0.23 ,0.05], P=0.200 ตามลำดับ) ทั้งสองแบบจำลองไม่แสดงหลักฐานว่ามีคนสับสนที่สืบทอดมาได้ เนื่องจากผลลัพธ์ที่คล้ายคลึงกันระหว่างแบบจำลองเหล่านี้ เราจึงไม่ได้ดำเนินการแบบจำลองที่สองนี้กับการออกกำลังกายในระดับปานกลางและหนักหน่วง

การอภิปราย

การค้นพบหลัก

การศึกษานี้ใช้วิธีการที่ได้รับแจ้งทางพันธุกรรมที่ให้หลักฐานของความสัมพันธ์เชิงสาเหตุเชิงสมมุติเพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์แบบสองทิศทางระหว่างการออกกำลังกายที่ใช้มาตรวัดความเร่งและการทำงานด้านความรู้ความเข้าใจทั่วไป จากการใช้ GWAS ขนาดใหญ่ เราพบหลักฐานสำหรับผลกระทบเชิงสาเหตุที่อาจเกิดขึ้น โดยบอกว่าการออกกำลังกายในระดับปานกลางและแข็งแรงในระดับที่สูงขึ้นนำไปสู่การทำงานของการรับรู้ที่เพิ่มขึ้น ในทางตรงกันข้าม เราไม่ได้สังเกตหลักฐานของผลกระทบเชิงสาเหตุของการทำงานของการรับรู้ต่อการออกกำลังกาย ดังนั้น การศึกษาของเราชี้ให้เห็นถึงผลดีของการออกกำลังกายในระดับปานกลางและแข็งแรงต่อการทำงานของการรับรู้ แต่ไม่ได้ให้หลักฐานว่าการทำงานของการรับรู้ที่เพิ่มขึ้นส่งเสริมการมีส่วนร่วมในการออกกำลังกายมากขึ้น

เปรียบเทียบกับการศึกษาก่อนหน้า

การทบทวนและการวิเคราะห์เมตาก่อนหน้านี้ของการศึกษาเชิงสังเกตแสดงให้เห็นผลประโยชน์ของการออกกำลังกายต่อการทำงานของการรับรู้ 6,9,10,27 อย่างไรก็ตาม หลักฐานที่เกิดจากการศึกษาการแทรกแซงไม่สามารถสรุปได้ 11,12,14–16,58 มีการโต้แย้งว่าความไม่สอดคล้องกันเหล่านี้โดยพื้นฐานแล้วอาจมีสาเหตุมาจากเครื่องมือเฉพาะการออกแบบที่ใช้ในการประเมินกิจกรรมทางกาย 14 โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การศึกษาเชิงสังเกตจำนวนมากอาศัยการวัดผลกิจกรรมทางกายที่รายงานด้วยตนเอง ในขณะที่การศึกษาการแทรกแซงมักจะอาศัยกิจกรรมทางกายที่วัดความเร่งด้วยมาตรวัดความเร่ง หรือให้ประชาชนออกกำลังกายภายใต้สภาวะที่มีการตรวจติดตาม กล่าวอีกนัยหนึ่ง หลักฐานที่แสดงถึงผลดีของการออกกำลังกายต่อการทำงานของการรับรู้อาจเกิดขึ้นในการศึกษาเชิงสังเกต เนื่องจากลักษณะของมาตรการที่พวกเขาใช้โดยทั่วไปจะรายงานด้วยตนเอง อย่างไรก็ตาม ในการศึกษาของเรา ผลลัพธ์จะขึ้นอยู่กับการออกกำลังกายที่ประเมินโดยมาตรความเร่ง ดังนั้นจึงมีบางส่วนที่ตัดทอนคำอธิบายนี้ ดังนั้นการค้นพบของเราจึงสนับสนุนวรรณกรรมที่แสดงให้เห็นถึงบทบาทในการป้องกันการออกกำลังกายต่อการทำงานของการรับรู้และขยายขอบเขตออกไปโดยใช้การวัดแบบอิงความเร่ง

โปรดทราบว่าผลลัพธ์ที่ได้รับจาก LHC-MR แตกต่างจากผลลัพธ์ที่ได้รับด้วยวิธี MR มาตรฐาน ความแตกต่างที่สำคัญอย่างน้อยสามประการในวิธีการสามารถอธิบายความแตกต่างนี้ได้: i) MR มาตรฐานใช้เฉพาะเครื่องหมายที่มีนัยสำคัญทั่วทั้งจีโนม ii) MR มาตรฐานมีอคติในกรณีที่มีตัวอย่างทับซ้อนกัน (ดังเช่นกรณีในการศึกษานี้) และด้วยเหตุนี้การประมาณค่าจึงอาจ มีอคติต่อความสัมพันธ์เชิงสังเกต และ iii) LHC-MR จำลองแบบ pleiotropy ที่สัมพันธ์กันอย่างชัดเจน ซึ่งแตกต่างจาก MR มาตรฐาน ดังนั้น ผลลัพธ์ของเราที่ได้รับจาก LHC-MR จึงคาดว่าจะแข็งแกร่งกว่าผลลัพธ์ที่ได้รับจาก MR มาตรฐาน เนื่องจาก LHC-MR ไม่สามารถหาหลักฐานของการมีอยู่ของผู้รบกวนที่ถ่ายทอดทางพันธุกรรมได้ ภาวะเยื่อหุ้มปอดอักเสบที่สัมพันธ์กันจึงมีโอกาสน้อย หรืออาจมีผู้รบกวนหลายรายที่มีผลตรงกันข้ามซึ่งจะยกเลิกซึ่งกันและกัน การค้นพบนี้เน้นย้ำว่าสาเหตุหลักของความแตกต่างระหว่างวิธี LHC-MR และวิธี MR แบบคลาสสิกคือกำลังทางสถิติ สำหรับการทดสอบผลกระทบเชิงสาเหตุแบบย้อนกลับ (การรับรู้ต่อการออกกำลังกาย) เรามีเครื่องมือมากมาย เพื่อให้แน่ใจว่าวิธี MR ทั้งหมดมีประสิทธิภาพดีและให้ข้อสรุปที่เหมือนกัน (ไม่มีผล) ผลที่ตามมา (การออกกำลังกายต่อการรับรู้) อาศัยเครื่องมือ (อ่อนแอ) เพียงไม่กี่อย่าง ทำให้วิธี MR แบบคลาสสิกมีประสิทธิภาพต่ำกว่าอย่างเห็นได้ชัด นี่คือประเภทของสถานการณ์ที่วิธีการเช่น LHC-MR ซึ่งใช้ประโยชน์จากเครื่องหมายทางพันธุกรรมทั่วทั้งจีโนม มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการอำนวยความสะดวกในการค้นพบ สิ่งสำคัญคือต้องชี้ให้เห็นว่าแม้ว่าข้อสรุปทางสถิติจากวิธีดั้งเดิมและวิธี LHC-MR จะแตกต่างกัน แต่การประมาณผลไม่ได้แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ ซึ่งบ่งชี้ว่าผลลัพธ์ไม่มีความคลาดเคลื่อน แต่มีความแม่นยำแตกต่างกัน สุดท้ายนี้ เรารับทราบว่าสมมติฐานของ LHC-MR อาจถูกละเมิด และผลลัพธ์จึงควรได้รับการพิจารณาด้วยความระมัดระวัง อย่างไรก็ตาม แม้ว่าสมมติฐานของ LHC-MR อาจไม่ถือ แต่สมมติฐานของอีกห้าวิธีนั้นไม่ถือเป็นที่ทราบกันดี เนื่องจากเครื่องมือที่มีนัยสำคัญทั่วทั้งจีโนมไม่เพียงพอ

เท่าที่เราทราบ การศึกษาของเราเป็นครั้งแรกในการตรวจสอบความสัมพันธ์เชิงสาเหตุที่อาจเกิดขึ้นระหว่างการออกกำลังกายและการทำงานของการรับรู้โดยใช้วิธีการที่ได้รับแจ้งทางพันธุกรรม เราตระหนักถึงการศึกษาที่ไม่ใช่ทางพันธุกรรมเพียงสองการศึกษาเท่านั้นที่ตรวจสอบความสัมพันธ์แบบสองทิศทางที่อาจเกิดขึ้นระหว่างการออกกำลังกายและการทำงานของการรับรู้ 1,13 ตรงกันข้ามกับการศึกษาในปัจจุบัน การศึกษาทั้งสองชิ้นสังเกตเห็นอิทธิพลเชิงบวกของการทำงานของการรับรู้ต่อการออกกำลังกาย ปัจจัยอย่างน้อยสองประการสามารถอธิบายความแตกต่างในผลลัพธ์ที่สังเกตได้ ประการแรก การศึกษาทั้งสองมีพื้นฐานอยู่บนการประเมินระยะยาวของลักษณะทั้งสอง ในขณะที่แนวทางของเราอยู่บนพื้นฐานของเทคนิคการอนุมานเชิงสาเหตุทางพันธุกรรม (LHC-MR) ประการที่สอง การศึกษาเหล่านี้มุ่งเน้นไปที่การออกกำลังกายที่รายงานด้วยตนเองมากกว่าการออกกำลังกายที่วัดโดยเครื่องวัดความเร่ง ซึ่งอาจไม่ได้สะท้อนถึงระดับวัตถุประสงค์ของการออกกำลังกายอย่างถูกต้อง

ผลลัพธ์ของเราที่ได้รับจากการวิเคราะห์ข้อมูลทางพันธุกรรม (LHC-MR) ที่ได้รับการปรับปรุงเมื่อเร็วๆ นี้ เน้นย้ำถึงบทบาทที่สำคัญของการออกกำลังกาย โดยเฉพาะความเข้มข้นปานกลางและรุนแรงต่อการทำงานของการรับรู้ อย่างไรก็ตาม ควรสังเกตว่าผลกระทบโดยประมาณของการออกกำลังกายในระดับปานกลางต่อการทำงานของการรับรู้นั้นรุนแรงกว่าผลกระทบของการออกกำลังกายอย่างหนักประมาณ 1.5 เท่า จากความรู้ที่ดีที่สุด การศึกษานี้เป็นครั้งแรกในการประเมินและเปรียบเทียบความสัมพันธ์เชิงสาเหตุของการออกกำลังกายในระดับปานกลางและรุนแรงกับการทำงานของการรับรู้โดยใช้วิธีการที่ได้รับข้อมูลทางพันธุกรรมโดยอิงจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ แม้ว่าจะจำเป็นต้องมีหลักฐานเพิ่มเติม แต่การศึกษานี้ยืนยันถึงความสำคัญของการตรวจสอบขอบเขตที่ความเข้มข้นของการออกกำลังกายจะควบคุมผลกระทบที่สังเกตได้ต่อการทำงานของการรับรู้ 43

วิธี LHC-MR เปิดเผยความสัมพันธ์เชิงสาเหตุสองประการที่สอดคล้องกัน ที่สำคัญ การค้นพบนี้สอดคล้องกับงานทางทฤษฎีและการทดลอง ซึ่งอธิบายกลไกที่เป็นรากฐานของความสัมพันธ์ระหว่างการออกกำลังกายและการทำงานของการรับรู้ ผลลัพธ์ที่ได้รับจากทั้งวิธี LHC และ MR มาตรฐาน ไม่พบหลักฐานของผลกระทบของการออกกำลังกายโดยเฉลี่ยต่อการทำงานของการรับรู้ ความรู้สึกนี้สามารถอธิบายได้ด้วยกิจกรรมทางกายที่มีความเข้มข้นต่ำ (เช่น<100 mg) that are part of the average physical activity, which further suggests that physical activity should be of moderate-to-vigorous intensity to benefit cognitive functioning.

การไม่มีหลักฐานสำหรับผลกระทบเชิงสาเหตุย้อนกลับของการทำงานทางการรับรู้ต่อกิจกรรมทางกายอาจอธิบายได้บางส่วนด้วยกำลังที่ต่ำกว่าของการวิเคราะห์นี้ เนื่องจากขนาดตัวอย่างที่เล็กกว่าของ GWAS ของกิจกรรมทางกาย (n=91,084) เมื่อเปรียบเทียบกับ ขนาดตัวอย่างของ GWAS ของการทำงานทางการรับรู้ (n=257,841) การไม่มีหลักฐานนี้ขัดแย้งกับการศึกษาอื่นๆ ที่โต้แย้งว่าการทำงานของการรับรู้เป็นสิ่งสำคัญในการสนับสนุนการมีส่วนร่วมในการออกกำลังกาย 20,29,30 ความแตกต่างนี้สามารถอธิบายได้อย่างน้อยสองวิธี ประการแรก การศึกษาก่อนหน้านี้ที่ตรวจสอบผลเชิงบวกของการทำงานของการรับรู้ต่อการออกกำลังกายนั้นอาศัยการออกกำลังกายที่รายงานด้วยตนเอง ซึ่งสามารถอคติต่อความสัมพันธ์ที่สังเกตได้ 1,17,20 ประการที่สอง การศึกษาของเราอาศัยการทำงานด้านความรู้ความเข้าใจทั่วไป ในขณะที่ผลลัพธ์ก่อนหน้านี้เน้นถึงความสำคัญเฉพาะของทรัพยากรการยับยั้งที่อาจจำเป็นเพื่อต่อต้านแนวโน้มอัตโนมัติในการลดความพยายาม 20,29–31,59,60 ดังนั้นการศึกษาในอนาคตควรตรวจสอบความสัมพันธ์เฉพาะระหว่างการยับยั้งการเคลื่อนไหวและการออกกำลังกายเมื่อมีข้อมูลดังกล่าว

จุดแข็งและข้อจำกัด

จุดแข็งของการศึกษาในปัจจุบัน ได้แก่ การใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ การพึ่งพาเครื่องมือที่ได้มาจากการวัดกิจกรรมทางกายตามวัตถุประสงค์ และการประยุกต์ใช้วิธีการที่ได้รับแจ้งทางพันธุกรรมที่มีประสิทธิภาพซึ่งสามารถประมาณผลเชิงสาเหตุได้ อย่างไรก็ตาม การศึกษานี้มีคุณสมบัติหลายประการที่จำกัดข้อสรุปที่สามารถสรุปได้ ประการแรก การวัดการทำงานของการรับรู้ครอบคลุมขอบเขตประสิทธิภาพหลายโดเมน ซึ่งลดความจำเพาะของการทำงานของการรับรู้ที่ได้รับการประเมิน คุณลักษณะนี้จำกัดความสามารถของเราในการประเมินผลกระทบเชิงสาเหตุระหว่างการทำงานของการรับรู้บางอย่าง เช่น การยับยั้งการเคลื่อนไหว และการออกกำลังกาย ประการที่สอง การวิเคราะห์ MR ได้รับการออกแบบมาเพื่อชี้แจงผลกระทบตลอดชีวิตต่อผลลัพธ์ตลอดชีวิต (ยกเว้นในกรณีพิเศษที่ปัจจัยทางพันธุกรรมมีผลกระทบขึ้นอยู่กับเวลา) ดังนั้นจึงไม่เหมาะที่จะสำรวจแง่มุมชั่วคราวของความสัมพันธ์เชิงสาเหตุเหล่านี้ ประการที่สาม 2-วิธี MR ตัวอย่างต้องการให้ผลกระทบของ SNP ต่อการเปิดรับแสงเป็นเนื้อเดียวกันระหว่างสองตัวอย่าง ในที่นี้ เนื่องจากตัวอย่างทั้งสองของเรามีอายุต่างกัน เราจึงต้องอาศัยสมมติฐานที่ว่าผลกระทบทางพันธุกรรมเหล่านี้จะไม่เปลี่ยนแปลงขึ้นอยู่กับอายุ ข้อสันนิษฐานนี้มักจะกลายเป็นจริง แม้ว่าจะมีข้อยกเว้นที่หายากก็ตาม 61 ดังนั้นจึงเป็นไปได้ที่ตัวแปรทางพันธุกรรมที่เกี่ยวข้องกับการออกกำลังกายและการทำงานของการรับรู้อาจแตกต่างกันไปตลอดช่วงชีวิต ตัวอย่างเช่น ตัวแปรทางพันธุกรรมที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาทางปัญญา การดูแลรักษา และการเสื่อมถอยอาจแตกต่างกันอย่างมาก ในทำนองเดียวกัน ความแปรปรวนทางพันธุกรรมที่ทำนายการมีส่วนร่วมในกิจกรรมทางกายในวัยเด็กอาจแตกต่างจากการคาดการณ์การมีส่วนร่วมในวัยผู้ใหญ่หรือชีวิตบั้นปลาย ดังนั้น เนื่องจากช่วงอายุระหว่างกลุ่มตัวอย่างไม่เท่ากัน (40 ถึง 60 ปีสำหรับ UK Biobank เทียบกับ 8 ถึง 96 ปีในกลุ่ม COGENT) และที่สำคัญที่สุด เนื่องจากมีการประเมินการออกกำลังกายใน UK Biobank เท่านั้นที่ให้ ช่วงอายุที่แคบที่สุด ความแตกต่างที่เป็นไปได้ในตัวแปรทางพันธุกรรมซึ่งขึ้นอยู่กับอายุของแต่ละบุคคลอาจทำให้มีอคติต่อการค้นพบในปัจจุบัน การทดสอบว่าอายุอาจส่งผลต่อความแปรปรวนทางพันธุกรรมที่เกี่ยวข้องกับกิจกรรมทางกายและลักษณะการทำงานของการรับรู้ในระดับใดจึงได้รับการรับรองในการศึกษาในอนาคต ประการที่สี่ LHC-MR สามารถถูกจำกัดด้วยลักษณะทางพันธุกรรมที่ต่ำ ซึ่งอาจทำให้เกิดการประมาณค่าแบบสองรูปแบบ/ไม่น่าเชื่อถือ ประการที่ห้า LHC-MR ถือว่าตัวรบกวนตัวเดียว (หรือหลายตัวที่มีผลกระทบคล้ายกัน) แต่มีข้อจำกัดอยู่เมื่อมีตัวรบกวนหลายตัวปรากฏโดยมีทิศทางเอฟเฟกต์ที่คล้ายกันแต่ตรงกันข้ามกับลักษณะที่สนใจ ส่งผลให้อัตราการตรวจจับผิดพลาดสูงขึ้น ประการที่หก แม้ว่าค่าสัมประสิทธิ์ที่ประมาณด้วย LHC-MR จะไม่แตกต่างทางสถิติจากค่าสัมประสิทธิ์ที่ประมาณด้วย MR แบบคลาสสิก สิ่งสำคัญคือต้องรับรู้ว่าไม่มี MR แบบคลาสสิกใดไม่สามารถค้นหาความสัมพันธ์ที่มีนัยสำคัญระหว่างการออกกำลังกายและการทำงานของการรับรู้ ดังนั้น แม้ว่าเราจะค่อนข้างมั่นใจในการประมาณค่าโดยวิธีการที่พัฒนาขึ้นใหม่ แต่ก็ดูสมเหตุสมผลกว่าที่จะพิจารณาว่าการค้นพบในปัจจุบันเป็นเพียงชั่วคราวและจำเป็นต้องทำซ้ำ ท้ายที่สุด เป็นที่น่าสังเกตว่าเครื่องมือทางพันธุกรรมได้รับการพัฒนากับประชากรผิวขาวที่มีเชื้อสายยุโรปเป็นหลัก ซึ่งจำกัดความสามารถในการสรุปผลลัพธ์ได้ทั่วไป
บทสรุปและผลกระทบเชิงนโยบาย

การค้นพบของเราให้การสนับสนุนเบื้องต้นสำหรับความสัมพันธ์ทิศทางเดียว โดยที่การออกกำลังกายในระดับปานกลางและแข็งแรงในระดับที่สูงขึ้นจะนำไปสู่การทำงานของการรับรู้ที่ดีขึ้น ผลลัพธ์เหล่านี้เน้นย้ำถึงบทบาทที่สำคัญของการออกกำลังกายในระดับปานกลางและแข็งแรงในการรักษาหรือปรับปรุงการทำงานด้านความรู้ความเข้าใจทั่วไป ดังนั้นนโยบายด้านสุขภาพและการแทรกแซงที่ส่งเสริมการออกกำลังกายในระดับปานกลางและแข็งแรงจึงมีความเกี่ยวข้องเพื่อปรับปรุงการทำงานของการรับรู้หรือชะลอการลดลง

ความพร้อมใช้งานของข้อมูล

ชุดข้อมูลที่ใช้สำหรับการวิเคราะห์สามารถดูได้อย่างเปิดเผยจากผลลัพธ์ของ Neale Lab GWAS ที่ http://www.nealelab is/uk-biobank และจาก Social Science Genetic Association Consortium ดาวน์โหลดได้ที่ https://www.thess gac.org/data เฉพาะชุดข้อมูล GWAS ใหม่ที่สร้างขึ้นสำหรับเศษส่วนของการออกกำลังกายเท่านั้นที่ได้รับอนุญาตจาก UK Biobank

อ้างอิง

1. เชอวาล บี. และคณะ ความสัมพันธ์ระหว่างการลดลงของทรัพยากรทางปัญญาและการออกกำลังกาย จิตเวชสุขภาพ. 39, 519–528 (2020)

2. Cheval, B. และคณะ ผลของสถานการณ์ทางเศรษฐกิจและสังคมในวัยเด็กและวัยผู้ใหญ่ที่มีต่อการไม่ออกกำลังกาย ยา วิทยาศาสตร์ การออกกำลังกายกีฬา 50, 476–485 (2018)

3. DiPietro, L. การออกกำลังกายในวัยชรา: การเปลี่ยนแปลงรูปแบบและความสัมพันธ์กับสุขภาพและการทำงาน เจ. เกรอนทอล. ไบโอล วิทยาศาสตร์ ยา วิทยาศาสตร์ 56, 13–22 (2544)

4. Levy, R. การลดความรู้ความเข้าใจที่เกี่ยวข้องกับวัย นานาชาติ จิตเวชศาสตร์ 6, 63–68 (1994)

5. เซบาสเตียน พี. และคณะ รูปแบบของการสูงวัยทางปัญญาแบบหลายโดเมนในผู้เข้าร่วมการศึกษาครอบครัวอายุยืน เกโรวิทยาศาสตร์ 42, 1335–1350 (2020)

6. Baumgart, M. และคณะ สรุปหลักฐานเกี่ยวกับปัจจัยเสี่ยงที่ปรับเปลี่ยนได้สำหรับภาวะการรับรู้ลดลงและภาวะสมองเสื่อม: มุมมองที่อิงประชากร โรคอัลไซเมอร์. 11, 718–726 (2015)

7. Blondell, SJ, Hammersley-Mather, R. & Veerman, JL การออกกำลังกายช่วยป้องกันการเสื่อมถอยทางสติปัญญาและภาวะสมองเสื่อมหรือไม่: การทบทวนอย่างเป็นระบบและการวิเคราะห์เมตาดาต้าของการศึกษาระยะยาว บบส. สาธารณสุข 14, 510 (2014)

8. Hamer, M., Terrera, GM & Demakakos, P. การออกกำลังกายและวิถีในการทำงานด้านความรู้ความเข้าใจ: การศึกษาระยะยาวของภาษาอังกฤษเกี่ยวกับวัย เจ. เอพิเดไมออล. สุขภาพชุมชน 72, 477–483 (2018)

9. มอร์แกน จีเอส และคณะ การออกกำลังกายในวัยกลางคนและภาวะสมองเสื่อมในชีวิตบั้นปลาย: ข้อค้นพบจากกลุ่มผู้ชายในเมืองแคร์ฟิลลี เซาท์เวลส์ และการวิเคราะห์เมตา เจ. อัลไซเมอร์ โรค. 31, 569–580 (2012)

10. ซอฟ เอฟ และคณะ การออกกำลังกายและความเสี่ยงต่อการรับรู้ลดลง: การวิเคราะห์เมตาของการศึกษาในอนาคต เจ. ฝึกงาน. ยา 269, 107–117 (2011)

11. Angevaren, M., Aufdemkampe, G., Verhaar, H., Aleman, A. & Vanhees, L. การออกกำลังกายและสมรรถภาพทางกายที่เพิ่มขึ้นเพื่อปรับปรุงการทำงานของการรับรู้ในผู้สูงอายุโดยที่ไม่ทราบความบกพร่องทางสติปัญญา ระบบฐานข้อมูล Cochrane ฉบับที่ 3, CD005381 (2008)

12 Colcombe, S. & Kramer, AF Fitness ส่งผลต่อการทำงานของความรู้ความเข้าใจของผู้สูงอายุ: การศึกษาเชิงวิเคราะห์เมตา ไซโคล. วิทยาศาสตร์ 14, 125–130 (2546)

13. Daly, M., McMinn, D. & Allan, JL ความสัมพันธ์แบบสองทิศทางระหว่างการออกกำลังกายและหน้าที่ของผู้บริหารในผู้สูงอายุ ด้านหน้า. ฮัม โรคประสาท 8/1044 (2015)

14. ซาเบีย เอส. และคณะ การออกกำลังกาย การรับรู้ลดลง และความเสี่ยงต่อภาวะสมองเสื่อม: 28-การติดตามผลหนึ่งปีของการศึกษาตามรุ่น Whitehall II บริท ยา เจ. 357, j2709 (2017)

15. สโนว์เดน เอ็ม. และคณะ ผลของการออกกำลังกายต่อประสิทธิภาพการรับรู้ในผู้สูงอายุในชุมชน: การทบทวนการทดลองการแทรกแซงและคำแนะนำสำหรับการปฏิบัติงานและการวิจัยด้านสาธารณสุข แยม. ผู้สูงอายุ สังคมสงเคราะห์ 59, 704–716 (2011)

For more information:1950477648nn@gmail.com